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      "content": "En esta sección encuentran los diferentes datasets que deben utilizar:\n\n## Archivos\n\n*   **train.csv** - Este archivo contiene observaciones de diferentes vinos, junto con el valor de la variable objetivo\n*   **pred.csv** - Este es el archivo que deben predecir. No contiene la variable objetivo\n\n## Columnas\n1 - acidez fija\n2 - acidez volátil\n3 - ácido cítrico\n4 - azúcar residual\n5 - cloruros\n6 - dióxido de azufre libre\n7 - dióxido de azufre total\n8 - densidad\n9 - pH\n10 - sulfatos\n11 - alcohol\n12 - calidad (variable objetivo, tiene 3 valores posibles - Aceptable, Buena y Excelente)",
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      "content": "Este conjunto de datos está relacionado con las variantes del vino portugués \"Vinho Verde\". El conjunto de datos describe la cantidad de varios productos químicos presentes en el vino y su efecto en su calidad (aceptable, buena o excelente).\n\nEl dataset que utilizarán en esta competencia consta de las siguientes columnas:\n\n1 - acidez fija\n2 - acidez volátil\n3 - ácido cítrico\n4 - azúcar residual\n5 - cloruros\n6 - dióxido de azufre libre\n7 - dióxido de azufre total\n8 - densidad\n9 - pH\n10 - sulfatos\n11 - alcohol\n12 - calidad (variable objetivo, tiene 3 valores posibles - **Aceptable, Buena y Excelente**)\n",
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      "content": "La métrica de **accuracy** es una medida comúnmente utilizada en problemas de clasificación para evaluar el rendimiento de un modelo y va a ser la utilizada para evaluar el desempeño de cada uno de sus modelos. Se define como la proporción de predicciones correctas realizadas por el modelo en relación con el número total de predicciones. Matemáticamente, se expresa de la siguiente manera:\n\nEl accuracy proporciona una visión general de la capacidad del modelo para predecir correctamente las clases de los datos. Cuanto mayor sea el valor de la métrica, mejor será el rendimiento del modelo en términos de hacer predicciones precisas.\n\nSin embargo, es importante tener en cuenta que el accuracy puede no ser la métrica más adecuada en todos los casos, especialmente cuando los datos están desequilibrados. \n\n## Archivo de predicciones\nPara cada id del dataset **pred**, deben predecir un valor para la variable objetivo (la calidad del vino). El archivo de predicciones que suban debe tener el siguiente formato:\n\n    id,calidad\n    0,\"Aceptable\"\n    1,\"Buena\"\n    2,\"Excelente\"\n    etc.",
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      "content": "Esta es una competencia en la que pueden acceder a sus apuntes, notebooks de clase o incluso buscar en internet la solución de algún problema de código que necesiten. Sin embargo hay unas restricciones muy claras que si no se cumplen en su totalidad, harán que la nota total de esta competencia sea 1.0\n\n- **NO usar ChatGPT**\n- No compartir código entre ustedes\n- No enviar su solución a otro(a) estudiante\n- Si tienen dudas durante la competencia, pueden preguntarle a la profesor\n- Sean creativos e intenten buscar estrategias para mejorar sus puntajes progresivamente",
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